Способ представления геологических структур исследуемого района земли

СПОСОБ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ СТРУКТУР ИССЛЕДУЕМОГО РАЙОНА ЗЕМЛИ Приведено описание способа обработки геофизических данных, который включает в себя,по меньшей мере, данные измеряемого потенциального поля из съемки потенциального поля исследуемого района земли, для обеспечения трехмерного представления нижележащей геологии упомянутого исследуемого района, при этом способ содержит этапы, на которых вводят скорректированные по местности данные потенциального поля для упомянутого исследуемого района, при этом упомянутые данные потенциального поля содержат данные для диапазона пространственных длин волн, геологические структуры на различных глубинах в упомянутом исследуемом районе, связанные с различными длинами волн в упомянутом диапазоне длин волн; фильтруют упомянутые данные потенциального поля по пространственной длине волны для образования первого множества отфильтрованных наборов данных потенциального поля,при этом каждый относится к соответствующей длине волны или диапазону длин волн,при этом каждый задает геологические структуры на различной соответствующей упомянутой глубине; обрабатывают каждый упомянутый отфильтрованный набор из данных потенциального поля для идентификации набора пространственных структур, содержащего одни или те и другие из линейных пространственных структур и точечных пространственных структур, в каждом упомянутом отфильтрованном наборе данных потенциального поля, и для образования набора графических данных для каждого упомянутого отфильтрованного набора данных потенциального поля, при этом упомянутый набор графических данных представляет упомянутый идентифицированный набор пространственных структур для упомянутой глубины, заданной упомянутой фильтрацией; и объединяют упомянутый набор графических данных для образования трехмерных картографических данных, обеспечивающих трехмерное представление упомянутой нижележащей геологии упомянутого исследуемого района. Область техники, к которой относится изобретение Это изобретение относится к способам, устройству и компьютерному программному коду для обработки геофизических данных, более конкретно - данных потенциального поля из съемки потенциального поля, для обеспечения представления нижележащей геологии исследуемого района. Будут описаны варианты осуществления методов, особенно полезных для обработки данных из аэросъемок, в частности съемок гравитационного поля. Уровень техники изобретения В этом описании будут упоминаться аэросъемки, а более конкретно - съемки гравитационного градиента. Однако описываемые методы не ограничены этими типами съемки и могут быть применены к другим съемкам потенциального поля, включая, но не ограничиваясь ими, гравиметрические съемки,съемки магнитного поля, такие как магнитотеллурические съемки, электромагнитные съемки и т.п. Съемку потенциального поля выполняют, измеряя данные потенциального поля, которые при гравиметрической съемке могут содержать одни или более из следующего: гравиметрические данные (измерение гравитационного поля) или данные гравитационного градиентометра (измерение градиента гравитационного поля), данные векторного магнитометра, истинные данные магнитного градиентометра и другие типы данных, хорошо известных специалистам в данной области техники. Обычная задача геофизической съемки потенциального поля заключается в поиске сигнатур, которые потенциально указывают на ценные месторождения полезных ископаемых. В заявке US на патент США 2004/0260471 описан сбор результатов измерений данных скалярного потенциала для составления представления поверхности. Качество анализа данных повышают, используя традиционные статистические методы. Съемки в полете. Обычно аэросъемки потенциального поля, такие как гравиметрические съемки, представляют собой полет по координатной сетке. Сетка задается ортогональными наборами параллельных линий (траекторий полета) на двумерной поверхности, которая огибает рельеф поверх нижележащей местности. Однако на поверхность, огибающую рельеф, накладываются ограничения допустимым приближением летательного аппарата к земной поверхности и максимальной скоростью набора высоты/снижения летательного аппарата. Некоторые усовершенствованные методы аэросъемок потенциального поля, которые облегчают сбор данных вблизи земной поверхности, описаны заявителем этой заявки в одновременно рассматриваемой международной заявке под названием "Gravity survey data processing", PCT/GB 2006/050211,опубликованной как WO 2007/012895, полностью включенной в эту заявку путем ссылки. Улучшение качества данных. Термин "выравнивание" используют в данной области техники в качестве родового термина для охвата обычных методов улучшения качества данных. Эти методы включают в себя удаление низкочастотного дрейфа, согласование низкочастотного состава соседних линий и привязывание данных к фиксированному высотному месту. Например, точки пересечения стандартной съемки с координатной сеткой можно использовать для перекрестного выравнивания, при этом данные вдоль линий съемки корректируют, чтобы минимизировать разности в этих точках. Заявитель описал некоторые усовершенствованные методы решения проблемы помехи в патентной заявке 0701725.4 Великобритании, поданной 30 января 2007 г, полностью включенной в эту заявку путем ссылки. Коррекция по местности. После сбора данных потенциального поля, но до интерпретации данных, обычно применяют коррекцию по местности, компенсирующую изменения высоты поверхности. Данные о поверхности можно получать в виде цифровых данных о высоте местности или определять из ДСГП (дифференциальной системы глобального позиционирования) и/или аэросредствами, такими как лазерный локатор (лидар) и радиолокатор с синтезированной апертурой. Данные об ускорении, пространственном положении, угловой скорости и угловом ускорении летательного аппарата также можно использовать для коррекции выходных данных приборов измерения потенциального поля. Заявитель описал несколько усовершенствованных методов коррекции по местности при геофизических съемках в одновременно рассматриваемой заявке 0601482.3 на патент Великобритании под названием "Terrain correction systems", поданной 25 января 2006 г, опубликованной как GB2435523, также полностью включенной в эту заявку путем ссылки. Другой метод, описанный в международной заявке WO 03/032015, корректируют в реальном времени результаты измерений от геофизических измерительных приборов на источнике от других навигационных и картирующих приборов, переносимых летательным аппаратом. Следующий, особенно предпочтительный метод, использующий коррекцию данных во временной области для обеспечения скорректированных по местности данных измеряемого потенциального поля для картирования поля,описан заявителем в одновременно рассматриваемой заявке 0705605.4 на патент Великобритании,поданной 23 марта 2007 г, также полностью включенной в описание путем ссылки. Однако остается необходимость в усовершенствованных методах обработки геофизических данных при таких съемках, чтобы идентифицировать нижележащую геологию. Сущность изобретения Поэтому согласно первому аспекту изобретения предложен способ обработки геофизических данных, включающих в себя, по меньшей мере, данные измеряемого потенциального поля из съемки потенциального поля исследуемого района Земли, для обеспечения трехмерного представления нижележащей геологии упомянутого исследуемого района, при этом способ содержит этапы, на которых вводят скорректированные по местности данные потенциального поля для упомянутого исследуемого района, при этом упомянутые данные потенциального поля содержат данные для диапазона пространственных длин волн, геологические структуры на различных глубинах в упомянутом исследуемом районе, связанные с различными длинами волн в упомянутом диапазоне длин волн; фильтруют упомянутые данные потенциального поля по пространственной длине волны, чтобы образовать первое множество отфильтрованных наборов данных потенциального поля, при этом каждый относится к соответствующей длине волны или диапазону длин волн, при этом каждый задает геологические структуры на различной соответствующей упомянутой глубине; обрабатывают каждый упомянутый отфильтрованный набор данных потенциального поля, чтобы идентифицировать набор пространственных структур, содержащий одни или те и другие из линейных пространственных структур и точечных пространственных структур, в каждом упомянутом отфильтрованном наборе данных потенциального поля, и чтобы образовать набор графических данных для каждого упомянутого отфильтрованного набора данных потенциального поля, при этом упомянутый набор графических данных представляет упомянутый идентифицированный набор пространственных структур для упомянутой глубины, заданной упомянутой фильтрацией; и объединяют упомянутые наборы графических данных, чтобы образовать трехмерные картографические данные, обеспечивающие трехмерное представление упомянутой нижележащей геологии упомянутого исследуемого района. В некоторых предпочтительных вариантах осуществления способа данные потенциального поля содержат данные измеряемого гравиметрического и/или гравитационного градиента, хотя другие данные потенциального поля, такие как магнитные данные, можно использовать дополнительно или в качестве альтернативы, и точно так же другие величины, получаемые из пространственных производных потенциального поля, можно измерять дополнительно или в качестве альтернативы. В предпочтительных вариантах осуществления съемку потенциального поля проводят с движущейся платформы, такой как летательный аппарат. В частности, в вариантах осуществления, в которых поле содержит гравитационное поле, обработка для идентификации пространственных структур содержит идентификацию одного или более из максимумов, минимумов и точек/линий перегиба в отфильтрованных данных потенциального поля. Поэтому,например, в случае градиентного тензора гравитации диагональные составляющие Gxx, Gyy и Gzz (которые являются разностными сигналами) обрабатывают, чтобы определить точки перегиба или изменения наклона, поскольку они обычно соответствуют геологически значимым структурам исследуемого района, таким как граница между двумя породами различного вида или различной плотности. В случае недиагональных составляющих, в частности Gzx и Gzy (которые подчеркивают симметрии в направлении x и y соответственно), предпочтительно идентифицировать максимумы и/или минимумы; в случае Gxy предпочтительно идентифицировать точки путем определения местоположения пар диполей, поскольку они обладают свойством идентифицировать углы подземного тела. Недиагональные элементы Gzi (где i представляет собой x или y) обладают свойством подчеркивать симметрии в направлении i. Недиагональные составляющие Gxx и Gyy всегда равны нулю вдоль соответствующей оси x=0 и y=0, и поэтому выбор оси часто является произвольным, при желании систему координат можно повернуть вокруг одной или более осей для потенциальной идентификации дополнительной геологически полезной информации. В вариантах осуществления координатную ось можно выбирать из условия максимизации явно полезной геологической информации. Аналогичным образом магнитные данные можно обрабатывать для идентификации точек/линий перегиба максимума/минимума. Хотя в вариантах осуществления способа при фильтрации по длине волны для отфильтрованных данных потенциального поля задают конкретную глубину, тем не менее в отфильтрованных данных потенциального поля различные пространственные структуры, идентифицированные, например, с использованием упомянутой выше обработки, могут быть связаны с различными глубинами или вследствие физической формы подземной структуры, или вследствие структуры, связанной с более конкретной длиной волны в пределах диапазона, или по обеим причинам. Теоретически, погребенный объект имеет характерную амплитуду и длину волны на данной высоте съемки, и они зависят от формы объекта. Поэтому точная глубина, связанная с нижележащей геологической структурой, зависит от предполагаемой формы структуры. Ее можно обеспечить приближенной предполагаемой моделью для нижележащей геологии, поскольку эта информация обычно является доступной. Кроме того, геометрия разлома или края имеет характерный сигнал потенциального поля, и эту геометрию можно принять при обработке набора данных. В случае разлома отфильтрованный сигнал обычно принимают на верхней части разлома (и поэтому край разлома можно отследить по нисходящей линии при увеличении длины волны фильтра). Поэтому, хотя в вариантах осуществления набор графических данных, содержащий идентифицированные пространственные структуры, имеет связанную с ними заданную глубину или диапазон глубин для структур, в вариантах осуществления, структура также будет иметь связанную с ними (более определенную) глубину. Поэтому в вариантах осуществления трехмерная карта не только содержит комплект плоских карт, но содержит слоистое представление, пространственные структуры в слое, имеющие свои соответствующие, связанными с ними глубины, например, определенные для структуры по длине волны и/или геометрии. Варианты осуществления метода могут включать в себя ввод данных для предполагаемой модели нижележащей геологии исследуемого района, и эти данные затем могут быть использованы при определении графических данных для набора пространственных структур, более конкретно, для определения оценочных глубин пространственных структур, идентифицированных из отфильтрованного набора данных потенциального поля. Специалисту в данной области техники должно быть понятно, что графические данные используют для образования трехмерной (3D) графической карты нижележащей геологии, но нет необходимости наносить их на график или иным образом выводить в качестве промежуточного этапа (хотя это может быть полезно). Однако обычно данные 3D карты должны выводиться в виде графика на дисплей или принтер. Обычно должен существовать ряд источников помехи и неопределенности, связанных с идентифицированными пространственными структурами, и поэтому в некоторых предпочтительных вариантах осуществления способа "планки погрешностей" добавляют, расширяя представление пространственных структур, например, приблизительно пропорционально оцениваемой ошибке. Этим расширением также можно учесть характерную потерю разрешающей способности, являющуюся следствием выбранного расстояния между траекториями полета при съемке. Что касается еще раз упомянутых выше максимумов, минимумов и линий перегиба, то в некоторых предпочтительных вариантах осуществления способа многочисленные наборы пространственных структур идентифицируют для каждого отфильтрованного по длине волны набора данных потенциального поля, например, из различных составляющих вектора или тензора исследуемого гравитационного поля,магнитного поля или поля гравитационного градиента и/или из данных съемки, отличных от данных съемки потенциального поля. Эти иные данные съемки не обязательно должны быть заданы на конкретных глубинах. Далее, в вариантах осуществления способ дополнительно содержит определение степени корреляции между многочисленными наборами пространственных структур для идентификации степени когерентности между пространственными структурами. Например, в простой реализации степень корреляции может быть измерена путем определения степени перекрытия при наложении пространственных структур. В вариантах осуществления эти многочисленные коррелированные пространственные структуры существенно повышают значение геологической информации. В предпочтительных вариантах осуществления степень корреляции представляют как в графических данных из многочисленных коррелированных наборов пространственных структур, так и в трехмерном представлении нижележащей геологии в явном виде, предоставляя информацию о корреляционных значениях для идентифицированных пространственных структур, и/или в неявном виде, например опуская структуры с корреляцией ниже порогового уровня. При отображении степень корреляции можно указывать цветом, например используя теплые цвета для высокой степени корреляции или когерентности и холодные цвета для низкой степени корреляции или когерентности; дополнительно или в качестве альтернативы можно использовать яркость (высокую при высокой корреляции). В некоторых особенно предпочтительных вариантах осуществления многочисленные наборы пространственных структур образуют из отфильтрованных наборов данных потенциального поля, тем самым предоставляя многочисленные наборы пространственных структур, каждый из которых задан, по существу, на одну и ту же глубину. Как упоминалось ранее, их можно получать из различных составляющих вектора или тензора исследуемого потенциального поля. При объединении это обеспечивает особенно полезную геофизическую/стратиграфическую информацию. Другие данные съемки, которые могут быть объединены с данными, получаемыми из съемки потенциального поля, включают в себя (но не ограничиваются ими) топографическую информацию, определяемую, например, лазерным локатором, спектральные или, что более предпочтительно, гиперспектральные изображения, данные о газонасыщенности, данные химического анализа (по образцам почвы) и другие данные почвенной съемки. В некоторых особенно предпочтительных вариантах осуществления способ дополнительно содержит образование данных полигона разломов из 3D представления нижележащей геологии исследуемого района. Специалисту в данной области техники должно быть понятно, что данные полигона разломов содержат данные, представляющие местоположение одного или более геологических разломов на поверхности или горизонте исследуемого района. Такой полигон разломов может быть определен по множеству угловых точек и/или краев, в частности, определяющих петлю, например, на поверхности земли. Поэтому такой полигон разломов может определять горизонты стратиграфических слоев. Полигоны разлома являются полезными, поскольку в большинстве случаев нежелательно осуществлять бурение в местоположении разлома, поскольку обычно геология изменяется по каждую сторону разлома, и поэтому при бурении через разлом можно не заметить ожидаемую нефть или полезное ископаемое. Выше описано, каким образом можно объединять многочисленные наборы пространственных структур и вычислять степень корреляции между наборами. Самими этими методами предоставляется полезная геологическая информация, которую можно предоставлять в виде, названном заявителем "гра-3 018473 фиком ленточной когерентности". Поэтому согласно родственному аспекту предложен способ обработки геофизических данных,включающих в себя, по меньшей мере, данные измеряемого потенциального поля из съемки потенциального поля исследуемого района Земли для обеспечения представления нижележащей геологии исследуемого района в виде набора линий, при этом способ содержит этапы, на которых вводят данные потенциального поля для упомянутого исследуемого района; обрабатывают упомянутые данные потенциального поля, чтобы идентифицировать пространственные структуры, содержащие одни или те и другие из линейных пространственных структур и точечных пространственных структур, при этом упомянутые пространственные структуры соответствуют местоположениям изменений в упомянутой нижележащей геологии; определяют степень корреляции между упомянутыми идентифицированными пространственными структурами и образуют графические данные, обеспечивающие представление упомянутой степени корреляции на наборе линий, представляющем упомянутые линейные пространственные структуры, для идентификации упомянутых местоположений упомянутых изменений, чтобы тем самым представить упомянутую нижележащую геологию упомянутого исследуемого района. Структуры из вариантов осуществления описанного выше первого аспекта изобретения аналогичным образом могут быть использованы при образовании "графика ленточной когерентности". Образование одного или более наборов графиков ленточной когерентности и образование трехмерного представления нижележащей геологии исследуемого района из таких графиков могут быть выполнены на отдельных этапах. Поэтому согласно дальнейшему родственному аспекту изобретения предложен способ обработки геофизических данных, включающих в себя, по меньшей мере, данные измеряемого потенциального поля из съемки потенциального поля исследуемого района Земли, для обеспечения трехмерного представления нижележащей геологии упомянутого исследуемого района, при этом способ содержит этапы, на которых вводят данные геологических пространственных структур, получаемые из отфильтрованных данных потенциального поля, при этом упомянутые отфильтрованные данные потенциального поля содержат данные, отфильтрованные по пространственной длине волны, чтобы образовать множество отфильтрованных наборов данных потенциального поля, при этом каждый задает геологические структуры на различной соответствующей глубине в упомянутом исследуемом районе, при этом упомянутые данные пространственных структур содержат данные, идентифицирующие набор пространственных структур для каждой упомянутой заданной глубины, при этом упомянутый набор пространственных структур содержит одни или те и другие из линейных пространственных структур и точечных пространственных структур; и объединяют упомянутые наборы пространственных структур для каждой упомянутой заданной глубины, чтобы образовать трехмерные картографические данные, обеспечивающие трехмерное представление упомянутой нижележащей геологии упомянутого исследуемого района. Изобретением также предоставляется способ добычи нефти или полезного ископаемого из земли,при этом способ включает в себя проведение съемки потенциального поля в соответствии с аспектом или вариантом осуществления изобретения, описанными выше, чтобы образовать представление нижележащей геологии исследуемого района, и после этого использование этого представления для добычи ожидаемой нефти или полезного ископаемого. Дальнейший аспект изобретения также предоставляет нефть или полезное ископаемое, добываемое с использованием этого метода. Кроме того, изобретением предоставляется код управления процессором для реализации описанных выше способов, в частности, на носителе данных, таком как диск, постоянное запоминающее устройство на компакт-диске (CD-ROM) или постоянное запоминающее устройство на универсальном цифровом диске (DVD-ROM), программируемое запоминающее устройство, такое как постоянное запоминающее устройство (микропрограммное средство), или на носителе данных, таком как оптический или электрический носитель сигналов. Код (и/или данные) для реализации вариантов осуществления изобретения может содержать источник, объект или исполнимый код на обычном языке программирования (интерпретируемом или транслируемом), таком как C, или компонующий автокод, код для настройки параметров или управления специализированной интегральной схемой (ASIC) или вентильной матрицей, программируемой пользователем (FPGA), или код для языка описания аппаратных средств, такую какVerilog (товарный знак), или языка описания аппаратуры сверхскоростных интегральных схема (VHDL). Специалисту в данной области техники должно быть понятно, что такой код и/или данные можно распределить между множеством соединенных составляющих в связи друг с другом, например, распределенных по сети. Изобретением также предоставляется система обработки данных, выполненная с возможностью реализации вариантов осуществлений описанных выше способов, для определения одного или более параметров, относящихся к физическим свойствам недр земли, из обработанных геофизических данных. Такая система обработки данных может содержать память данных для хранения данных измеряемого потенциального поля и графических данных для представления нижележащей геологии исследуемого района, память программ, хранящую код управления процессором, описанный выше; и процессор, соединенный с упомянутой памятью данных и с упомянутой памятью программ, для загрузки и реализации упомянутого кода управления. Краткое описание чертежей Теперь только в качестве примера эти и другие аспекты изобретения будут дополнительно описаны со ссылкой на сопровождающие чертежи, на которых: фиг. 1 а и 1b показывают летательный аппарат при полете на съемке данных и пример системы обработки данных, выполненной с возможностью реализации осуществления способа согласно изобретению; и пример набора траекторий полета при аэросъемке потенциального поля соответственно; фиг. 2 показывает процедуру для компьютерной программы, для обработки данных потенциального поля для представления нижележащей геологии исходя из корреляции в пределах набора линий согласно варианту осуществления аспекта изобретения; фиг. 3 а-3d показывают первый и второй перспективные виды, вертикальный поперечный разрез и границы и смещения модели разорванного подземного тела соответственно; фиг. 4 а-4 с показывают смоделированную составляющую Gz гравитации для подземного тела из фиг. 3 и соответствующие интерпретационные и расширенные интерпретационные линии соответственно; фиг. 5 а-5 с показывают вид сверху и перспективный вид Gzz для подземного тела из фиг. 3 и соответствующие наборы интерпретационных линий соответственно; фиг. 6 а-6 с показывают вид сверху и перспективный вид Gxx и добавленные геологические интерпретационные линии; фиг. 7 а-7 с показывают смоделированную Gyy для подземного тела из фиг. 3 и соответствующие наборы линий интерпретации; фиг. 8 а-8 с показывают смоделированную Gzx для подземного тела из фиг. 3 и соответствующие наборы геологических интерпретационных линий; фиг. 9 а-9 с показывают смоделированную Gzy для подземного тела из фиг. 3 и соответствующие наборы геологических интерпретационных линий; фиг. 10 а-10 с показывают вид сверху и 3D перспективный вид смоделированной Gxy для подземного тела из фиг. 3, построение точек/линий геологической интерпретации и расширенные точки/линии для учета ошибки соответственно; фиг. 11-11 с показывают вид сверху смоделированных, приведенных к полюсу данных магнитного поля для подземного тела из фиг. 3, построение точек/линий геологической интерпретации и расширенные точки/линии для учета ошибки соответственно; фиг. 12 а-12d показывают вид сверху вышележащих геологических линейных пространственных структур, пространственных структур, расширенных для представления прогнозируемых ошибок, карту геологических линейных пространственных структур, включающую в себя представление степени корреляции между структурами, и совмещение корреляционной карты со смоделированным подземным телом, из которого они были образованы соответственно; фиг. 13 иллюстрирует геологические линейные пространственные структуры, включающие в себя представление степени корреляции/когерентности для реального примера исследуемого района; фиг. 14 иллюстрирует процедуру образования трехмерного представления нижележащей геологии исследуемого района согласно варианту осуществления аспекта изобретения; фиг. 15 а и 15b иллюстрируют, схематично, изменения данных измеряемого потенциального поля в зависимости от глубины геологического элемента. Подробное описание предпочтительных вариантов осуществления Съемки потенциального поля. Упоминание поля, в частности гравитационного поля, не предполагает ограничения векторным полем, а включает в себя скалярные и тензорные поля, потенциальное поле и любые производные, получаемые из потенциального поля. Данные потенциального поля включают в себя, но не ограничиваются ими, данные гравиметра, данные гравитационного градиентометра, данные векторного магнитометра и истинные данные магнитного градиентометра. Элементы и представления потенциального поля могут быть получены из скалярной величины. Рассмотрим аэросъемку потенциального поля, такую как гравитационную съемку, при полете по координатной сетке, определяемой ортогональными наборами параллельных линий (траекторий полета) на двумерной поверхности, которая огибает рельеф поверх нижележащей местности. При обзоре нижележащих аномалий близлежащая масса оказывает преобладающее влияние, и для обеспечения точного представления глубинных структур является желательным хорошее представление поверхностных структур с тем, чтобы иметь возможность выполнять коррекцию по местности (описанную выше), в частности, путем вычитания более высоких частот (которые преобладают в спектре мощности). Сигнал с длинойволны спадает с высотой z как exp(-kz), где k=2/ (из чего можно видеть, что более длинные волны ослабляются меньше), и шкала длин волн соответствует ожидаемой сигнатуре, определяемой размером и глубиной объекта. В случае гравитации соответствующий потенциал представляет собой гравитационный скалярный потенциал (r), определяемый как где r, (r'), G представляют собой соответственно положение измерения гравитационного поля,плотность массы в местоположении r' и гравитационную постоянную. Гравитационное ускорение, испытываемое в гравитационном поле, представляет собой пространственную производную скалярного потенциала. Сила гравитации является вектором в том смысле, что она имеет направленность. Ее представляют тремя составляющими относительно любой выбранной декартовой системы координат в виде Каждая из этих трех составляющих изменяется в каждом из трех направлений, и девять величин,образованных таким путем, формируют градиентный тензор гравитации: Существует зависимость между глубиной (и формой) погребенного объекта и длиной волны (и амплитудой) детектируемого сигнала. В общем случае измеряемая величина, например составляющая вектора гравитации или градиентного тензора гравитации, будет суммой формы, показанной ниже. В данном случае gg используется в качестве обозначения для измеряемой величины, например Gzz В приведенном выше уравнении F называют функцией Грина (см., например, R.J. Blakely, "Potentialtheory in gravity and magnetic applications", Cambridge University Press. 1995, p. 185, источник включен путем ссылки), а r элемент массы определяет местоположение элемента массы (например, центра силы тяжести или некоторой другой определенной точки). Функции F представляют собой стандартные функции, по существу влияния источника (элемента массы) единичной массы или плотности, и определенная форма будет иметься в соответствующей точке(измерения). Источник может быть точечным источником, сферой или эллипсоидом, но на практике чаще является призмой, которая может быть нерегулярной. Например, если предполагают наличие конкретного геологического слоя или, например, геологической аномалии, например кимберлитовой трубки,форму можно определить с учетом его наличия. В ряде учебных пособий перечислены функции Грина для простых форм; функции для более сложных геометрий источников можно найти в литературе. Кроме того, влияние источника накладывается так, что если сложную форму можно дискретизировать на множество более простых форм, то функции Грина для дискретных форм можно складывать друг с другом. В принципе это позволяет определять численные значения для функции Грина любой произвольной формы, хотя на практике обычно предпочтительными являются относительно простые формы. Например, функция F Грина для прямоугольной призмы (Blakely, в том же источнике на стр. 187) имеет 8 членов, каждый из которых соответствует вершине призмы. Теперь обратимся к фиг. 1, на которой показан пример летательного аппарата 10 для проведения съемки потенциального поля с получением данных для обработки в соответствии со способом, описанным выше. Летательный аппарат 10 содержит инерциальную платформу 12, на которой установлен гравитационный градиентометр 14, например полнотензорный гравитационный градиентометр отLockheed-Martin. С гравитационного градиентометра 14 данные съемки потенциального поля подаются в систему 16 сбора данных. Особенно предпочтительная конструкция сверхпроводящего гравитационного градиентометра ("разведочного гравитационного градиентометра") описана в заявке РСТ заявителя. Инерциальная платформа 12 снабжена инерциальным измерительным блоком (ИИБ) 18, с которого в систему 16 сбора данных также подаются данные, обычно содержащие данные о пространственном положении (например, данные о тангаже, крене и рыскании), данные об угловой скорости и угловом ускорении и данные об ускорении летательного аппарата. Кроме того, летательный аппарат снабжен дифференциальной глобальной системой позиционирования (ДГСП) 20 и системой 22 лазерного локатора(ЛЛ) или аналогичной для обеспечения данных о высоте летательного аппарата над нижележащей местностью. Летательный аппарат 10 также может быть снабжен другими измерительными приборами 24,такими как магнитный градиентометр или магнитометр, система съемки методом переходных процессов(МПП) и/или система построения гиперспектральных изображений, опять-таки вводящими данные в систему сбора данных. Система 16 сбора данных также имеет входные данные от обычных приборов 26 летательного аппарата, которые могут содержать, например, данные альтиметра, о воздушной скорости и/или путевой скорости и т.п. Система 16 сбора данных может обеспечивать некоторую предварительную обработку исходных данных, например, для коррекции данных лазерного локатора за влияние движения летательного аппарата и/или для объединения данных от ИИБ 18 и ДСГП 20. Система 16 сбора данных может быть снабжена линией 16 а связи и энергонезависимым запоминающим устройством 16b,которое позволяет сохранять для последующей обработки собранные данные потенциального поля и положения. Кроме того, может быть предусмотрен сетевой интерфейс (непоказанный). Фиг. 1b показывает примеры траекторий на съемке полета, данные которого могут быть обработаны методами, ранее описанными в заявке PCT/GB 2006/050211 (WO 2007/012895) под названием "Gravitysurvey data processing". Обработку данных для образования графических данных из съемки потенциального поля, чтобы обеспечивать 3D представление нижележащей геологии исследуемого района, обычно (но необязательно) осуществляют автономно, иногда в другой стране, а не в той, в которой были собраны данные съемки. Как проиллюстрировано, система 50 обработки данных содержит процессор 52, соединенный с памятью 54 кода и данных, системой 56 ввода/вывода (например, содержащей интерфейсы для сети, и/или носителей данных, и/или других устройств связи) и с пользовательским интерфейсом 58, содержащим,например, клавиатуру и/или мышь. Код и/или данные, хранящиеся в памяти 54, могут предоставляться на съемный носитель 60 данных. В процессе работы данные включают в себя данные, собираемые при съемке потенциального поля, а код содержит код для обработки этих данных, чтобы образовать данные 2D/3D геологических карт в соответствии с процедурой, описанной ниже. Обработка данных съемки потенциального поля. Теперь будут описаны методы обработки данных из съемки потенциального поля для извлечения представления нижележащей геологии. Сначала со ссылкой на процедуру из фиг. 2 будет описана методика образования линейных представлений нижележащей геологии. Что касается фиг. 2, то входные данные для процедуры содержат данные измеряемого потенциального поля, включающие в себя предпочтительно гравиметрические данные, данные гравитационного градиента и приведенные к полюсу магнитные данные, а также, необязательно, дополнительные данные съемки, такие как данные лазерного локатора, данные гиперспектрального изображения, данные анализа почвы и т.п. Данные съемки потенциального поля связаны с 3D данными положения, определяющими местоположение на поверхности земли и высоту над поверхностью земли для каждого измерения (другие данные съемки могут иметь только 2D информацию о положении). Предпочтительно, чтобы данные потенциального поля предоставлялись для процедуры после коррекции по местности, описанной выше,хотя необязательно ее можно выполнять как часть процедуры, проиллюстрированной на фиг. 2. Предпочтительно, хотя это и не является существенным, процедура затем фильтрует данные потенциального поля по пространственной длине волны для задания геологии на различных глубинах (этап 201). После этого на этапе 202 процедура обрабатывает составляющие Gx, Gy и Gz векторного гравитационного поля, чтобы определить линейные структуры и затем расширить определенные интерпретационные линии для представления приблизительного допустимого предела ошибки, например 100 м. Оценка этого допустимого предела ошибки может быть определена, например, из разнесения линий полета, необязательно, с причисляемой суммой, прибавляемой "вручную", для учета собственного шума измерительных приборов и возможных ожидаемых ложных положительных результатов, получающихся вследствие аномальной геологии. Хотя это и не является существенным, но предпочтительно использовать все составляющие гравитационного поля, чтобы максимизировать информацию, на основании которой осуществляют определение геологии. Для содействия пониманию вариантов осуществления изобретений на этой стадии полезно пояснить обработку различных составляющих вектора и тензора измеряемого, корректируемого по местности потенциального поля. Это удобно сделать, используя модель нарушенного разломами подземного тела,показанную на фиг. 3 а-3d. Фиг. 3 а и 3b (на которых шкалы приведены в метрах) показывают первый и второй 3D перспективные виды поверхности нарушенного разломами подземного тела размерами 16 км на 16 км, высотой 300 м, а фиг. 3 с показывает 2D вертикальный поперечный разрез тела из фиг. 3 а и 3b,показывающий породы различных видов и плотности в г/см 2. Фиг. 3d иллюстрирует границы подземного тела на картографическом виде и "смещения" подземного тела также на картографическом виде, такие,которые могут быть вызваны, например, разломами с перемещением по простиранию вдоль горизонтальных пунктирных линий. Далее обратимся к фиг. 4, которая иллюстрирует обработку (смоделированной) составляющей Gz гравитации, при этом фиг. 4 а иллюстрирует вид сверху и 3D перспективный вид смоделированной Gz. Для обработки сигнала гравитации, такого как Gz, добавляют интерпретационные линии 400, показанные на фиг. 4b, например, путем идентификации линий перегиба сигнала (т.е. мест, где радиус кривизны переходит от положительного к отрицательному, или наоборот). Предпочтительно, чтобы затем эти интерпретационные линии были согласованы с допустимым пределом ошибки для образования расширенных линий 400 а, показанных на фиг. 4 с. Необязательно, степень расширения может регулироваться пользователем от проекта к проекту. Снова ссылаясь на фиг. 2, процедура затем обрабатывает (этап 204) составляющие Gxx, Gyy и Gzz гравитационного градиента, опять-таки, чтобы определить линии интерпретации нижележащей геологии. Поэтому, ссылаясь на фиг. 5 а, на которой показаны вид сверху и перспективный вид Gzz для подземного тела из фиг. 3. На фиг. 5b эти данные обработаны для идентификации точек/линий перегиба 500, а на фиг. 5 с они расширены 500 а для представления ошибок. Предпочтительно использовать для всех интерпретационных линий одно значение расширения, т.е. чтобы в вариантах осуществления способа ширина интерпретационных линий, получаемых из различных составляющих потенциальных полей/потенциального поля, была, по существу, одной и той же. Как можно видеть, сигнал Gzz обеспечивает более четкое представление подземного тела, чем Gz. Фиг. 6 а-6c иллюстрируют обработку сигнала Gxx с образованием интерпретационных линий 600,расширенных до 600 а для учета ошибок. Вообще говоря, сигналом Gxx выделяются края в направлении y,при этом точки/линии перегиба 600, 600 а представляют эти края. Специалисту в данной области техники должно быть понятно, что выбор угла поворота осей х-у является произвольным, и, необязательно, эти оси можно поворачивать, чтобы определять, станут ли структуры, представляющие особый геологический интерес, более видимыми. Фиг. 7 а показывает вид сверху и перспективный вид Gyy, на которых точками/линиями перегиба выделены края в направлении x (дополняющим образом к Gxx). Фиг. 7b и 7 с показывают интерпретационные линии 700, расширенные до 700 а для учета ошибок. И опять, оси x-y можно поворачивать для поиска структур, представляющих особый геологический интерес. Снова ссылаясь на фиг. 2, где затем на этапе S206 процедура обрабатывает составляющие Gzx и Gzy гравитационного градиента, в этих случаях для идентификации точек/линий, определяющих максимумы или минимумы (близко расположенные максимумы/минимумы могут быть соединены для формирования линий). Вообще говоря, составляющие Gzx и Gzy тензора выделены на фиг. 8 а-8 с, где показаны вид сверху и перспективный вид Gzx и соответствующие линии интерпретации 800, 800 а, а на фиг. 9 а-9 с показаны вид сверху и перспективный вид Gzy и соответствующие линии интерпретации 900, 900 а. Снова ссылаясь на фиг. 2, где на этапе 206 процедура обрабатывает Gxy для определения точечных/линейных структур и, как ранее описывалось, расширяют их для представления ошибок. На фиг. 10 а показаны вид сверху и перспективный вид Gxy для смоделированного подземного тела из фиг. 3; процедура обрабатывает эти данные для идентификации точек 1000, 1000 а максимумов/минимумов и предпочтительно также добавляют линии 1002 между этими точками для локального отделения максимумов от минимумов. Предпочтительно добавлять такую линию тренда только в случае,когда разность между максимумом и соседним минимумом больше порога. Это потому, что для сигналаGxy характерна тенденция выделять углы подземного тела. Как показано на дополнительной иллюстрации на фиг. 10b, для максимумов/минимумов характерна тенденция появляться в виде пар диполей, разделенных линиями нулевого сигнала, и, при желании, проиллюстрированное отношение A:B длин можно использовать для оценки остроты угла расширенного тела, тогда как расстояние C (или C') между минимумами (или максимумами) пропорционально глубине ("угла") структуры. Как упоминалось ранее, чтобы наилучшим образом использовать доступную информацию, предпочтительно использовать все составляющие градиентного тензора гравитации. Когда имеется возможность, то предпочтительно продолжить процедуру далее для обработки (этап 208) приведенных к полюсу магнитных данных и, необязательно, других данных съемки, когда они имеются, и опять для идентификации точечных/линейных структур, представляющих нижележащую геологию исследуемого района. Поэтому фиг. 11 а показывает смоделированное, приведенное к полюсу магнитное поле для подземного тела из фиг. 3, а фиг. 11b показывает данные из фиг. 11 а с линиями 1100 тренда, добавленными при идентификации значительных продольных структур. (Как можно видеть на фиг. 11b, линии тренда добавлены там, где можно было идентифицировать максимумы/минимумы выше порога; эти линии тренда были "проквантованы" в том смысле, что для упрощения интервалы меньше порогового интервала не дозволяются и, необязательно, когда структуру тренда идентифицируют, для упрощения интервал можно расширять и/или усекать с гистерезисом путем сравнения с порогом максимального/минимального перегиба). И опять предпочтительно, как описано ранее и проиллюстрировано на фиг. 11 с, расширять линии до 1100 а для учета ошибок. Специалисту в данной области техники должно быть понятно, что в случае гиперспектральных и других данных съемки методы, аналогичные описанным выше, можно реализовывать, чтобы идентифицировать точки/линии максимумов/минимумов/перегиба для объединения с пространственными структурами, идентифицированными из данных съемки потенциального поля, что дополнительно описано ниже. После идентификации множества наборов пространственных структур, описанной, например, выше, процедура затем объединяет (на этапе 210) эти данные и определяет степень корреляции или когерентности между имеющимися наборами пространственных структур, в частности из составляющих тензора из данных гравитационного градиента и из составляющих вектора из данных гравитационного поля и/или магниторазведочных данных. Специалисту в данной области техники должно быть понятно, что имеются многочисленные различные способы для определения степени корреляции между различными наборами пространственных структур. Например, в простом способе пространственные структуры на-8 018473 кладывают друг на друга в общем географическом наборе координат и затем области перекрытия оттеняют или раскрашивают в соответствии с тем, сколько линий перекрываются. В вариантах осуществления можно использовать теплые (оранжевый/красный) цвета для представления участков, где многочисленные интерпретационные линии перекрываются в конкретном местоположении, а холодные (голубые) цвета можно использовать для представления участков, где небольшое количество расширенных геологических интерпретационных линий пересекаются друг с другом или не пересекаются. В качестве альтернативы градации полутоновой шкалы, или изолинии, или числа можно использовать для представления степени корреляции или когерентности. Из этого специалист в данной области техники должен понять, что не имеет значения порядок, в котором обрабатывают различные составляющие вектора и тензора из данных потенциального поля для получения пространственных структур. Идентифицированные точечные/линейные пространственные структуры показывают местоположения геологического изменения, например структурного или стратиграфического изменения. На фиг. 12 а показано, что несколько значений можно получить в результате наложения или перекрытия на виде сверху геологических линий интерпретации даже в случае, когда их не расширяют для учета ошибок, а на фиг. 12b показано, что в случае, когда эти линии расширены или "буферированы",представление является менее ясным. Фиг. 12 с показывает график, представляющий степень когерентности, определенную, как описано выше, путем подсчета перекрывающихся линий. Фиг. 12d показывает график когерентности, наложенный на план или карту смоделированного подземного тела, показанного на фиг. 3d, иллюстрирующая, что это представление обеспечивает точное описание нижележащей геологии, при этом наиболее теплыми цветами (красным и оранжевым) выделены углы тела и умеренно теплыми цветами (желтым и светло-зеленым) идентифицированы края тела. Хотя графические данные представляют степень корреляции по набору линий, представляющих идентифицированные пространственные структуры ("график ленточной когерентности"), не обязательно должны отображаться в явной форме, тем не менее их можно дополнительно обработать для представления степени когерентности в виде постепенно изменяющейся (например, раскрашенной) или оконтуренной поверхности на протяжении исследуемого района. Поэтому на этапе 212, несмотря на то, что процедура может выводить график ленточной когерентности, в вариантах осуществления участки (2D) карты,которые содержат высокие концентрации теплых цветов, могут быть демаркированы рамкой, такой как блок, обозначающий представляющий интерес участок. В зависимости от концентрации теплых цветов в вариантах осуществления блочные или обрамленные участки разделяют на представляющие интерес первичные и вторичные участки. В случае такого представления также может быть полезно предоставить поверхность когерентности, т.е. поверхность, которая оконтурена в соответствии с определенной степенью корреляционной когерентности между идентифицированными пространственными структурами. В других вариантах осуществления степень когерентности может быть представлена на сетке в виде контуров и/или теплых/холодных цветов. Фиг. 13 показывает примерный график ленточной когерентности, полученной из реальных геологических данных. Как можно видеть, результаты обработки, описанной выше, содержат набор соединенных ленточек тепловатых/теплых цветов, определяющих линии на виде сверху района исследования,указывающие на геологическое изменение. В вариантах осуществления процедура может использовать эти данные для определения и отображения сети полигона разломов (этап 214 в процедуре из фиг. 2) путем построения полигонов по полным или почти полным петлям, сформированным ленточками когерентности. При бурении на разведку эти данные можно исключить при демаркации районов (поскольку нижележащая геология изменяется по каждую сторону разломов, следовательно, бурением нельзя однозначно выбрать конкретный геологический район). Процедура из фиг. 2 может быть реализована в виде компьютерного программного кода на носителе 250. В вариантах осуществления этапы процедуры из фиг. 2 можно реализовать, используя один из ряда приборов обычной географической информационной системы, хорошо известных специалистам в данной области техники. В вариантах осуществления процедуры для образования точечных/линейных пространственных структур могут включать в себя взаимодействие с квалифицированным пользователем для учета человеческого опыта. В частности, в дополнение к описанным выше методам, другими методами, которые признаются полезными для идентификации точечных/линейных пространственных признаков, являются: для Gxy - обработка данных, представляющих уровень флюида, и учет движения этих уровней, идентификация направления потока и учет потоков для накопления краев детектирования (путем использования программного обеспечения для метода водораздела); и для Gxx, Gyy, Gzz - определение собственных значений. Теперь будет описан метод, относящийся к описанной выше обработке, предназначенный для определения трехмерного представления нижележащей геологии исследуемого района. В общих чертах, согласно вариантам осуществлениям способа определяют степень корреляции/когерентности между пространственными структурами на различных заданных глубинах для трассирования нижележащей геологии и, в частности, для обеспечения представления угла/краев, поверхностей между районами различного геологического строения. Поэтому в вариантах осуществления данные потенциального поля фильтруют по длинам волн для образования набора квазидвумерных карт (2,5-мерных карт), предпочтительно по меньшей мере 10 карт, например от 50 до 100 карт, на одну длину волны фильтрации. Карты являются"2,5-мерными", поскольку сама карта, получаемая фильтрацией по длине волны, имеет ограниченный диапазон информации о глубине и, следовательно, не является "плоской". Ссылаясь на фиг. 14, где на этапе 1400 процедура вводит данные потенциального поля со связанными с ними 3D данными измерения положения, предпочтительно, чтобы они были предварительно обработаны для коррекции по местности (хотя, как показано, в качестве альтернативы обработку можно реализовать в процедуре на этапе 1400 а). Затем на этапе 1402 эти данные потенциального поля фильтруют (этап 1402) по длине волны для определения множества наборов отфильтрованных данных потенциального поля, например от 50 до 100 наборов отфильтрованных данных, при этом каждый задан на соответствующей глубине. Затем каждый набор отфильтрованных по длинам волн данных обрабатывают в соответствии с процедурой из фиг. 2 между точками A и B, чтобы определить графические данные, представляющие степень корреляции/когерентности между идентифицированными пространственными структурами и соответствующими заданными глубинами для отфильтрованных длин волн или диапазона длин волн(этап 1404). (Как описано выше, в корреляцию также могут быть включены другие данные съемки, например данные гиперспектральных изображений, данные почвенной съемки и т.п.). После этого процедура объединяет данные пространственных структур исходя из различных отфильтрованных длин волн (этап 1406) для образования данных для комплекта 2,5-мерных карт, каждая из которых содержит график ленточной когерентности, описанный выше, но предпочтительно вместе с соответствующей информацией о глубине для идентифицированных точечных/линейных пространственных структур и, следовательно, корреляционных зависимостей. Дополнительно эту информацию можно объединить (этап 1408), чтобы определить корреляцию/когерентность между картами различных уровней. Специалисту в данной области техники должно быть понятно, что корреляцию между идентифицированными пространственными структурами можно выполнить до образования комплекта двумерных или 2,5-мерных карт или в качестве альтернативы степень корреляции/когерентности между идентифицированными пространственными структурами можно выполнить в трех измерениях вообще без промежуточного этапа образования корреляционных зависимостей в двух или 2,5 измерениях. После образования 3D данных можно представить 3D карту нижележащей геологии, используя, например, любой из ряда доступных для приобретения приборов визуализации. Произвольную поверхность или горизонт можно определить в этих трехмерных данных (эта поверхность может быть приближенным представлением топографической поверхности земли) и затем сеть полигона разломов, описанную выше, определить на этой поверхности (этап 1410). Однако, поскольку трехмерные данные являются доступными, эту концепцию можно распространить на определение поверхностей разлома и/или трехмерных полигонов разломов, представляющих трехмерную поверхность разлома под исследуемым районом. Это можно выполнить, например, путем перемещения высоты(глубины) плоскости через 3D район и построения 2D сети полигонов на каждой поверхности, при этом высотой (глубиной) перемещаемых краев 2D полигонов задаются поверхности 3D полигонов разломов. Процедура из фиг. 14 предпочтительно реализуется, используя компьютерный программный код на носителе, таком как носитель 1450. И в этом случае этот код можно реализовать, используя доступный для приобретения код географической информационной системы, описанной выше. В вариантах осуществления в программном обеспечении также может быть предусмотрено взаимодействие с квалифицированным пользователем для идентификации/модификации пространственных структур при выполнении описанного выше способа. Фиг. 15 а схематично иллюстрирует изменение амплитуды и пространственной частоты измеряемого сигнала потенциального поля (гравитационного градиента) с увеличением глубины геологического элемента от А до В. Точная форма измеряемого потенциального поля зависит от формы нижележащей геологии, хотя ограничение на максимальную глубину также может быть наложено вне зависимости от формы геологической структуры. Специалист в данной области техники должен осознавать, что имеются несколько различных алгоритмов, которые можно использовать для оценивания глубины геологической структуры на основании измеряемого потенциального поля (и наоборот). Фиг. 15b иллюстрирует операцию фильтрации по длине волны процедуры из фиг. 14, при этом показаны разлом и точка перегиба, обозначенная X. Когда данные потенциального поля (например, гравитационный градиент) фильтруют для удаления более коротких длин волн, точка перегиба перемещается в направлении стрелки (и амплитуда падает), отслеживая разлом вниз (кроме того, возрастает ошибка, и для ее учета, необязательно, расширение идентифицированных пространственных структур также можно повышать с увеличением заданных глубин). Как можно видеть из фиг. 15b, этой фильтрацией по длине волны можно задавать различные геологические глубины, а из фиг. 15 а видно, что при наличии заданной глубины является доступной информация о глубине идентифицируемой пространственной структуры, более точно определяющая имеющуюся глубину структуры. Объединение информации этих двух видов является особенно предпочтительным при идентификации полигонов разломов в трех измерениях, поскольку, например, в случае разлома, показанного на фиг. 15b, можно идентифицировать верхний и нижний края разлома и установить форму разлома в трех измерениях. Специалисту в данной области техники должно быть понятно, что описанные методы являются полезными при идентификации геологических структур потенциальных запасов нефти/полезного ископаемого и также могут быть использованы для прослеживания одной или более плоскостей разлома в 2D или 3D пространстве, что является особенно полезным при разведочном бурении. Несомненно, что многие другие эффективные альтернативы придут в голову специалистам в данной области техники. Должно быть понятно, что изобретение не ограничено описанными вариантами осуществлениями и охватывает модификации, очевидные для специалистов в данной области техники,находящиеся в рамках сущности и объеме прилагаемой формулы изобретения. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ 1. Способ представления геологических структур исследуемого района земли, содержащий обработку геофизических данных, включающих в себя, по меньшей мере, данные измеряемого потенциального поля из съемки потенциального поля исследуемого района земли для обеспечения трехмерного представления нижележащих геологических структур упомянутого исследуемого района, при этом геологические структуры на различных глубинах в упомянутом исследуемом районе связаны с различными длинами волн, способ содержит этапы, на которых вводят в процессор скорректированные по местности данные потенциального поля для упомянутого исследуемого района, при этом упомянутые данные потенциального поля содержат данные для диапазона пространственных длин волн; фильтруют упомянутые данные потенциального поля по пространственной длине волны, чтобы образовать первое множество отфильтрованных наборов данных потенциального поля, при этом каждый отфильтрованный набор относится к соответствующей длине волны или диапазону длин волн, и при этом каждый отфильтрованный набор задает геологические структуры на различной соответствующей упомянутой глубине; обрабатывают каждый упомянутый отфильтрованный набор данных потенциального поля, чтобы идентифицировать набор пространственных структур, содержащий одни или те и другие из линейных пространственных структур и точечных пространственных структур, в каждом упомянутом отфильтрованном наборе данных потенциального поля, и чтобы образовать набор графических данных для каждого упомянутого отфильтрованного набора данных потенциального поля, при этом упомянутый набор графических данных представляет упомянутый идентифицированный набор пространственных структур для упомянутой глубины, заданной упомянутой фильтрацией; и объединяют упомянутые наборы графических данных, чтобы образовать трехмерные картографические данные, обеспечивающие трехмерное представление упомянутых нижележащих геологических структур упомянутого исследуемого района. 2. Способ по п.1, в котором упомянутая обработка для идентификации пространственных структур содержит обработку для идентификации одного или более максимумов, минимумов и линий перегиба в упомянутых отфильтрованных данных потенциального поля. 3. Способ по п.1 или 2, в котором упомянутая обработка для образования упомянутого набора графических данных включает в себя оценку глубины упомянутых идентифицированных пространственных структур и использование упомянутой оценки в упомянутом этапе обработки. 4. Способ по п.1, 2 или 3, в котором упомянутая обработка для образования упомянутого набора графических данных дополнительно содержит расширение упомянутых пространственных структур для представления ошибки в упомянутых данных потенциального поля. 5. Способ по п.1, 2 или 3, в котором упомянутая обработка данных потенциального поля содержит обработку, по меньшей мере, первого и второго типа данных и в котором упомянутый способ содержит этапы, на которых фильтруют упомянутый первый тип данных потенциального поля по пространственной длине волны для образования упомянутого первого множества отфильтрованных наборов данных потенциального поля; фильтруют упомянутый второй тип данных потенциального поля по пространственной длине волны для образования второго множества отфильтрованных наборов данных потенциального поля; обрабатывают каждый упомянутый отфильтрованный набор в упомянутом первом множестве отфильтрованных наборов для образования первого множества наборов пространственных структур; обрабатывают каждый упомянутый отфильтрованный набор в упомянутом втором множестве отфильтрованных наборов для образования второго множества наборов пространственных структур; определяют степень корреляции между упомянутым первым множеством наборов пространственных структур и упомянутым вторым множеством наборов пространственных структур, полученным из упомянутых геофизических данных, и в котором упомянутое трехмерное представление упомянутых нижележащих геологических структур дополнительно представляет упомянутую степень корреляции. 6. Способ по п.1, 2 или 3, в котором обработка данных потенциального поля содержит векторное или тензорное представление упомянутых данных потенциального поля, в котором каждое векторное или тензорное представление содержит, по меньшей мере, первую и вторую составляющую, при этом способ содержит этапы, на которых фильтруют упомянутую первую составляющую данных потенциального поля по пространственной длине волны для образования упомянутого первого множества отфильтрованных наборов данных потенциального поля; фильтруют упомянутую вторую составляющую данных потенциального поля по пространственной длине волны для образования второго множества отфильтрованных наборов данных потенциального поля; обрабатывают каждый упомянутый отфильтрованный набор в упомянутом первом множестве отфильтрованных наборов для идентификации первого множества наборов пространственных структур; обрабатывают каждый упомянутый отфильтрованный набор в упомянутом втором множестве отфильтрованных наборов для идентификации второго множества наборов пространственных структур,при этом второе множество наборов пространственных структур содержит одни или те и другие из линейных и точечных пространственных структур; определяют степень корреляции между упомянутым первым множеством наборов пространственных структур и упомянутым вторым множеством наборов пространственных структур, полученных из упомянутых геофизических данных, и при этом трехмерное представление упомянутых нижележащих геологических структур дополнительно представляет степень корреляции. 7. Способ по любому предшествующему пункту, в котором обработка данных потенциального поля содержитобработку данных гравитационного градиентометра, в котором упомянутые пространственные структуры содержат линейные пространственные структуры и в котором упомянутая обработка для идентификации упомянутых пространственных структур содержит определение линий перегиба на диагональных составляющих тензора из упомянутых данных гравитационного градиентометра. 8. Способ по любому предшествующему пункту, дополнительно содержащий образование, из упомянутых графических данных, данных полигона разломов, представляющих местоположение одного или более геологических разломов на поверхности упомянутого исследуемого района. 9. Способ добычи нефти или полезного ископаемого из недр земли, при этом способ содержит проведение съемки потенциального поля района путем использования способа по любому одному из пп.1-8 для обработки данных из упомянутой съемки потенциального поля, чтобы образовать упомянутое трехмерное представление нижележащих геологических структур исследуемого района, и идентификацию упомянутой нефти или полезного ископаемого для добычи с использованием упомянутого трехмерного представления упомянутых нижележащих геологических структур. 10. Система представления геологических структур для представления геологических структур в исследуемом районе земли посредством обработки геофизических данных, упомянутые данные включают в себя, по меньшей мере, данные измеряемого потенциального поля из съемки потенциального поля исследуемого района земли для обеспечения представления нижележащих геологических структур упомянутого исследуемого района, при этом геологические структуры на различных глубинах в упомянутом исследуемом районе связаны с различными длинами волн, система содержит систему ввода для приема упомянутых данных измеренного потенциального поля; процессор, соединенный с упомянутой системой ввода; память программ, хранящую код управления процессором, заставляющий процессор выполнять следующие этапы способа по п.1: фильтрация упомянутых данных потенциального поля по пространственной длине волны, чтобы образовать первое множество отфильтрованных наборов данных потенциального поля, при этом каждый отфильтрованный набор относится к соответствующей длине волны или диапазону длин волн, при этом каждый отфильтрованный набор задает геологические структуры на различной соответствующей упомянутой глубине; обработка каждого упомянутого отфильтрованного набора данных потенциального поля,чтобы идентифицировать набор пространственных структур, содержащий одни или те и другие из линейных пространственных структур и точечных пространственных структур, в каждом упомянутом отфильтрованном наборе данных потенциального поля, и чтобы образовать набор графических данных для каждого упомянутого отфильтрованного набора данных потенциального поля, при этом упомянутый набор графических данных представляет упомянутый идентифицированный набор пространственных структур для упомянутой глубины, заданной упомянутой фильтрацией; и объединение упомянутых наборов графических данных, чтобы образовать трехмерные картографические данные, обеспечивающие трехмерное представление упомянутых нижележащих геологических структур упомянутого исследуемого района.